統計學與Excel資料分析之實習應用（第.版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:博碩

作者:王文中

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040401

价格:NT$ 550

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isbn号码:9789575276829

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• 统计学
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• 数据分析
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深入探索数据驱动决策的广阔天地：一本侧重理论基础与前沿方法的统计学著作 本书聚焦于构建坚实的统计学理论框架，并以此为基础，深入剖析一系列现代数据分析技术，旨在培养读者从复杂数据集中提取有意义洞察、并将其转化为可靠商业或研究决策的能力。 本书并非一本侧重于特定软件操作（如Excel）的实用手册，而是致力于提供一个更具深度和普适性的统计思维模型，帮助读者应对跨领域、多维度的数据挑战。 全书内容围绕统计推断的严谨性、模型选择的艺术、以及大数据背景下的新兴方法论展开，力求在保持学术严谨性的同时，兼顾分析实践的有效性。 --- 第一部分：统计学理论基石与概率思维重塑 本部分致力于夯实读者对概率论和数理统计学的理解，这是所有高级数据分析技术得以实施的逻辑起点。我们摒弃了仅停留在公式演算的传统教学模式，转而强调概率分布在现实世界现象建模中的解释力。 第一章：概率论基础与随机变量的深度解析 本章详细阐述了条件概率、贝叶斯定理的现代应用，特别是如何利用其解决在信息不完全情况下的推理问题（如医学诊断或系统故障预测）。随机变量的刻画从离散和连续分布的数学定义出发，重点深入探讨了极限定理（如中心极限定理）在统计推断中的核心地位，并辅以大量关于泊松过程与高斯过程在时间序列分析中潜力的理论探讨。 第二章：参数估计的理论与挑战 本书对参数估计的讨论超越了简单的点估计。我们详细考察了极大似然估计（MLE）的原理、优缺点及其在复杂模型（如混合效应模型）中的应用难度。随后，深入比较了矩估计（MOM）和贝叶斯估计（MAP/后验均值）的差异。读者将学习到如何通过效率、无偏性、一致性等统计学标准来评估估计量的优劣，并理解何时需要采用更鲁棒的估计方法来抵抗异常值的影响。 第三章：统计检验的逻辑框架与误区辨析 本章的核心在于构建严谨的假设检验流程。我们不仅讲解了t检验、方差分析（ANOVA）等经典检验，更侧重于检验力分析（Power Analysis）的理论构建和实际操作意义。重点剖析了I类错误和II类错误之间的权衡，以及多重比较问题（如Bonferroni校正和FDR控制）的必要性。我们强调，统计显著性并不等同于实际重要性，引导读者关注效应量（Effect Size）的解读。 --- 第二部分：线性模型与回归分析的精细化处理 本部分是统计建模的核心，从经典的线性回归出发，逐步过渡到更复杂的非线性与广义线性模型，侧重于模型的诊断、优化与稳健性分析。 第四章：多元线性回归的结构与诊断 超越基础的最小二乘法（OLS），本章深入探讨了多重共线性的识别与处理（如岭回归和Lasso的数学原理），以及异方差性对估计量的影响。回归模型的诊断部分将详述残差分析的进阶技术，包括QQ图、Cook距离、杠杆点（Leverage Points）的识别，并引入稳健回归（Robust Regression）方法，以确保模型在存在污染数据时仍能提供可靠的系数估计。 第五章：方差分析（ANOVA）与实验设计 本章将实验设计理论与统计分析相结合。读者将学习完全随机设计、随机区组设计以及因子设计背后的统计学原理。重点讨论如何利用混合效应模型（Mixed-Effects Models）来处理具有重复测量或嵌套结构的复杂实验数据，这对于生物统计、心理学和市场调研至关重要。 第六章：广义线性模型（GLMs）的理论基础 针对非正态分布的数据（如计数数据、比例数据），本章系统介绍了GLMs。详细解析了Logit、Probit和Poisson回归背后的指数族分布和链接函数（Link Function）的数学选择。读者将掌握如何根据响应变量的性质，选择最恰当的分布族，并理解其参数估计（通常基于迭代加权最小二乘法 IWL S）的收敛机制。 --- 第三部分：模型选择、预测与先进统计方法 本部分面向希望掌握现代数据科学中常用工具的读者，重点探讨如何进行模型选择、时间序列的初步分析，以及非参数方法的运用。 第七章：模型选择的准则与信息论 如何从众多候选模型中选出“最佳”模型是数据分析的关键难点。本章集中讨论基于信息论的评估标准，包括赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）的推导及其在模型复杂度惩罚中的作用。此外，本书还引入了交叉验证（Cross-Validation）的统计学意义，以及偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）在模型泛化能力中的体现。 第八章：时间序列分析的初步探索 本章为时间序列数据的分析提供了统计学基础。重点在于平稳性的概念界定及其检验方法（如ADF检验）。我们将介绍自回归（AR）、移动平均（MA）以及ARIMA模型的建立逻辑，强调其在金融和经济数据预测中的应用前提和局限性。 第九章：非参数统计与数据驱动的推断 在数据分布形态未知或传统参数模型假设无法满足时，非参数方法至关重要。本章介绍非参数检验（如Wilcoxon秩和检验）与参数检验的对应关系，并探讨核密度估计（KDE）在数据平滑与分布拟合中的应用。此外，还简要介绍了Bootstrap和Jackknife等重采样技术，用于估计统计量的抽样分布和标准误差，无需依赖严格的理论分布假设。 --- 第四部分：高级主题与方法论展望 本部分将视角扩展到更复杂的数据结构和现代统计哲学，为读者后续深入研究打下基础。 第十章：贝叶斯统计学的核心思想与计算挑战 贝叶斯方法的复兴要求读者理解其哲学基础——即如何将先验知识纳入分析。本章详细解释了贝叶斯定理在统计推断中的应用，并重点阐述了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的必要性，特别是吉布斯采样（Gibbs Sampling）的工作原理，为读者理解更复杂的层次模型（Hierarchical Models）铺平道路。 第十一章：生存分析与事件发生率建模 针对具有时间维度和事件（如死亡、失败）的观测数据，本章引入了生存分析的基础。我们将分析Kaplan-Meier估计的非参数方法，并深入探讨Cox比例风险模型的半参数结构，理解其如何处理删失数据（Censored Data），并控制协变量的影响。 总结：统计思维的构建 本书的最终目标是培养一种批判性的“统计思维”。读者将能够： 1. 识别数据背后的生成过程，并选择恰当的概率模型进行描述。 2. 严格评估模型假设的有效性，并对模型结果的稳健性进行压力测试。 3. 理解和量化不确定性，从而在决策中清晰地传达风险信息。 本书内容侧重于统计学理论、模型构建的内在逻辑、以及对各种分析方法的理论批判与选择，提供了一个扎实且面向未来的统计学学习路径。

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**第二段：侧重于写作风格与逻辑结构的深入剖析** 这本书的叙述节奏把握得极其精准，丝毫没有传统教材那种拖沓冗长或信息密度过大的问题。作者在构建知识体系时，似乎遵循着“由浅入深，层层递进”的黄金法则。初学者可能会担忧复杂的统计术语，但作者的处理手法非常高明，他会先用通俗易懂的语言解释概念的底层逻辑，然后再逐步引入专业术语，并且总是会辅以清晰的图示来佐证抽象的文字描述。我特别欣赏它在章节间的逻辑过渡，常常是前一章结束时埋下的“疑问”，在下一章的开篇就被自然而然地解答了，这种设计极大地增强了阅读的连贯性和吸引力，让人产生强烈的“读下去”的欲望。不同于那种机械堆砌知识点的书籍，这里的知识点之间是相互勾连、相互支撑的，形成了一个严密的知识网络。即便是涉及到一些较难的回归分析或假设检验，作者也能用一种娓娓道来的方式，将复杂的数学推导简化为对数据背后意义的洞察，这对于提升读者的“统计思维”大有裨益。

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**第四段：聚焦于书籍的深度和广度，以及其在专业领域的适用性** 尽管这本书的定位似乎偏向“应用实践”，但其对统计学核心原理的阐述绝非肤浅的“皮毛之论”。它在确保操作层面的易懂性的同时，并未牺牲理论的严谨性。我发现书中对几种关键统计模型的假设前提和适用范围的界定非常清晰，这避免了读者在实际应用中可能出现的“滥用”统计方法的风险。例如，它对何时应该选用非参数检验，何时应优先考虑参数检验的讨论，就体现了作者深厚的专业素养和对实践风险的深刻认知。这种广度与深度的完美平衡，使得这本书不仅适合初入职场的分析师作为入门指南，也能够胜任那些需要复习或深化对经典统计方法理解的中级专业人士。它覆盖的分析范畴也相当全面，从描述性统计到推论性统计中的各种核心工具，都有条不紊地囊括其中，为读者提供了一个坚实的统计分析工具箱。

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**第一段：对本书的整体印象与实用性的高度赞扬** 这本书的装帧和排版设计都透露出一种扎实的学风，让人一上手就感觉内容经过了精心打磨。我个人在工作中经常需要处理各种复杂的统计问题，但以往接触的教材往往理论性过强，实际操作性不足，尤其是在将理论与日常工具结合方面存在断层。然而，这本书的叙事方式非常贴合实际应用场景，它不仅仅是罗列公式和定义，而是巧妙地将统计学的核心概念融入到Excel的实战操作流程中。特别值得称赞的是，作者在讲解每一个统计方法时，都会穿插具体的案例分析，这些案例的选择非常贴近职场人士会遇到的痛点，比如市场调研数据的处理、绩效指标的趋势分析等等。读完前几章，我就立刻尝试着用书中的方法去优化了我手头的一个项目报告，效率和准确性都有了肉眼可见的提升。对于那些希望快速将统计知识转化为生产力的读者来说，这本书无疑是一剂强效的“催化剂”，它架起了理论与实践之间的鸿沟，让人感觉统计学不再是高不可攀的象牙塔知识，而是触手可及的日常工具。这种注重“学以致用”的编撰思路，使得本书的实用价值远超同类书籍。

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**第五段：关于书籍的潜在价值与长远影响的思考** 阅读完这本书，我感受到的不仅仅是学会了一套新的数据分析技巧，更重要的是对数据价值的认知得到了重塑。这本书成功地将冰冷的数字转化成了富有故事性的商业洞察。它教会我们如何用一种批判性的眼光去看待数据——哪些数据是可靠的？哪些分析结果可能是由模型假设产生的偏差？这种“数据素养”的培养，是任何短期培训或零散学习难以提供的。它像一位经验丰富的老前辈，在手把手教你使用工具的同时，也在潜移默化中引导你形成一种严谨、负责任的数据分析思维模式。我相信，随着数据分析在各个行业中地位的日益凸显，掌握这种系统化、工具化整合的分析能力将成为职场竞争力的核心要素。这本书所奠定的基础，足以让读者在未来面对更复杂的商业智能挑战时，能够从容不迫地应对。

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**第三段：从读者体验出发，探讨其对学习习惯的积极影响** 对于一个自学能力要求较高的学习者而言，书籍的“可操作性”和“反馈机制”至关重要。这本书在这两方面做得相当出色。它不仅仅是告诉我们“该做什么”，更细致到“如何一步步做到”。我观察到，书中对于Excel中的每一个功能点，比如数据透视表的高级应用、特定函数的使用技巧，都有详尽的截图和操作路径说明，这对于像我这样需要反复对照屏幕进行操作的读者来说，是极大的便利。更重要的是，它培养了一种主动验证的学习习惯。读完一个统计模块后，书中的练习题和随书配套的资源（如果包含的话，此处假设有配套资源）能够立刻提供一个检验学习成果的平台。这种即时反馈的模式，有效避免了“看完就忘”的窘境。它鼓励读者不要只停留在理论层面，而是要勇敢地将鼠标和键盘作为你的研究工具，亲手去操作、去发现数据背后的真相，这对于建立扎实的实战技能是非常关键的一步。

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